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MiniMax 推出首个全球开源的大规模AI模型,技术革新吸引行业聚焦

发布时间:2025-07-04 10:35:04 | 责任编辑:张毅 | 浏览量:8 次

近日,上海的 AI 独角兽公司 MiniMax 正式推出了全球首个开源大规模混合架构推理模型 ——MiniMax-M1。该模型一经推出,便迅速跻身权威评测榜单,成为全球开源模型的第二名,仅次于近期发布的 DeepSeek-R1-0528。这一里程碑式的成就让 MiniMax 创始人兼 CEO 闫俊杰在社交媒体上感慨:“第一次感觉到大山不是不能翻越。”
MiniMax-M1的亮相不仅令人瞩目,其在技术细节上的表现更是出色。该模型在长文本处理和工具调用等方面显示出强大的优势,支持高达100万 token 的上下文输入能力,足以一次性处理整部《三体》英文原著。这一性能是 DeepSeek 同类模型的八倍,甚至可以与谷歌最新的闭源模型 Gemini2.5Pro 相媲美。
更令人惊叹的是,MiniMax 在强化学习阶段的研发投入仅为53.5万美元,远低于业内普遍的千万级研发成本,展现了其卓越的研发效率和产品化能力。在 M1发布后的短短四个工作日内,MiniMax 便接连推出了多款创新产品,包括视频生成模型 Hailuo02、通用智能体 MiniMax Agent、视频创作智能体 Hailuo Video Agent 及音色设计工具 Voice Design,保持着令人瞩目的 “日更” 节奏。
作为一家扎根于上海徐汇的 AI 企业,MiniMax 自2022年底 ChatGPT 引发全球热潮之前,就已开始布局通用人工智能 (AGI) 领域,并果断摒弃了当时流行的大模型稠密架构和传统注意力机制。面对全球大模型研发企业的普遍收缩,MiniMax 坚决坚持基础模型研发的战略选择,最终实现了这一技术突破。
可以说,MiniMax-M1的发布不仅是技术上的一大步,也是对行业未来的一次有力推动,或许将重新定义开源 AI 模型的发展方向。

MiniMax 推出首个全球开源的大规模AI模型,技术革新吸引行业聚焦

2025年6月17日,上海AI独角兽公司MiniMax(稀宇科技)发布了全球首个开源大规模混合架构推理模型MiniMax-M1。这一事件在AI领域引发了广泛关注,其技术突破主要体现在以下几个方面:

模型性能

  • 长文本理解能力:MiniMax-M1支持高达100万Token的上下文输入,这是目前业内最高的水平,足以一次性容纳《三体》英文原著。同时,它还支持8万Token的推理输出,这一能力在处理复杂文档分析、长篇代码生成等任务时具有显著优势。

  • 推理效率:通过创新的“闪电注意力”机制,MiniMax-M1将AI推理的计算复杂度从平方级降低到线性级。在进行8万Token深度推理时,所需算力仅为DeepSeek R1的约30%。

训练成本

MiniMax-M1的训练成本极低,仅用512块H800显卡、三周时间、不到54万美元的成本,这在高端模型训练领域几乎是“极限压缩”。相比之下,其他类似模型的训练成本通常要高得多。

技术创新

  • 混合架构设计:MiniMax-M1采用独特的“闪电注意力”混合架构与CISPO算法,这种架构设计使得模型在保持强大性能的同时,大幅降低了计算成本。

  • 强化学习算法:MiniMax自研的CISPO强化学习算法,使得训练效率较传统方法提升约一倍,仅需53.47万美元即可完成训练。

行业影响

  • 开源与合作:MiniMax-M1的开源为开发者和企业提供了一个高性能、低门槛的新选择。完整的M1模型权重、技术报告已在Hugging Face和GitHub上开放获取,并且公司正积极与国家超算平台、vLLM等业界主流开源框架合作,以确保开发者能够轻松、高效地部署和使用M1模型。

  • 推动行业进步:MiniMax的这一举措用事实证明了通过技术创新可以有效打破“算力-资本”的壁垒。这种“卷成本、卷效率”的竞争模式,将倒逼更多模型厂商走向真正的技术驱动和价值创造,而非停留在参数和估值的虚假繁荣中。

MiniMax-M1的发布不仅展示了MiniMax在AI领域的技术实力,也为全球AI行业的发展提供了新的思路和方向。

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